مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۲ انگلیسی

Genetic learning models in predicting the risk of neurological diseases: the relationship between genetics and neurological risk factors using artificial intelligence algorithms.

Genetic learning models in predicting the risk of neurological diseases: the relationship between genetics and neurological risk factors using artificial intelligence algorithms.

چکیده مقاله

Artificial intelligence generally refers to the ability of systems and programs to perform tasks that appear to require human understanding and decision making In the field of health and treatment, artificial intelligence is known as a powerful and innovative tool that can bring significant improvements in the diagnosis, prevention and treatment of diseases With the increasing progress in the field of genetics and artificial intelligence, the combination of these two sciences in order to predict the risk of neurological diseases can be an important step in the field of medicine Genetic learning models, by examining genetic connections and neurological risk factors, increase the ability to predict the risk of neurological diseases This article examines the relationship between concepts such as deep neural networks, recurrent networks, reinforcement learning machines, dimensionality reduction algorithms and data mining Next, it deals with the applications of artificial intelligence algorithms in the analysis of genetic data Then, it introduces the genetic learning models that are used in the investigation of genetic communication and neurological risk factors This research presents the relationship between different fields of artificial intelligence and genetics to improve the detailed analysis of genetic data and the diagnosis of neurological risk factors It is hoped that this article will lead to further advances in the diagnosis and prevention of neurological diseases and help improve the health of society

کلیدواژه‌ها

نویسندگان

تصویر Ali Sarabadani

Ali Sarabadani

PhD student in Information Technology IT Engineering, Department of ComputerEngineering and Information Technology, Qom University responsible

تصویر Elahe Badali

Elahe Badali

PhD student in Computer Engineering, Artificial Intelligence, Department of ComputerEngineering, Sharif University of Technology

شیوه ارجاع

Sarabadani, Ali and Badali, Elahe,1402,Genetic learning models in predicting the risk of neurological diseases: the relationship between genetics and neurological risk factors using artificial intelligence algorithms.,The second international conference of computer engineering, electricity and technology,Hamadan

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات دومین همایش بین المللی مهندسی کامپیوتر، برق و تکنولوژی مجموعه مقالات دومین همایش بین المللی مهندسی کامپیوتر، برق و تکنولوژی28 بهمن 1402 · همدان
ادامه مسیر پژوهش

مقالات مرتبط

مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۲ ۱,۲۳۱ مشاهده

بررسی سیستم های واسط مغز-کامپیوتر (BCI)

BCI سیستمی است که برخی از سیگنالهای حیاتی اندازه گیری شده فرد را دریافت کرده و به صورت زمان حقیقی یا تک…

مغزکامپیوترسیستم BCI
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۲ ۶۷۴ مشاهده

رسوب لایه اتمی Atomic Layer Deposition

رسوب گذاری لایه نازک به روش های مختلف انجام می گیرد که هر کدام از آنها کاربردهای مختلفی در صنعت دارد در…

رسوب اتمی (ALD)PEALDTERMAL - ALD
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۲ ۶۴۶ مشاهده

بخش بندی تصاویر پانورکس دندان با رویکرد یادگیری عمیق

رادیوگرافی پانورامیک میتواند به دندانپزشک کمک کند تا وضعیت سلامت کلی دهان بیمار را ارزیابی کند تشخیص دقی…

رادیوگرافی پانورامیکYOLOv۸بخشبندی دندان
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۲ ۵۴۶ مشاهده

تاثیر کاربرد فناوری اطلاعات بر عملکرد مدیریت منابع انسانی و عملکرد سازمان

با ورود فناوری اطلاعات به سازمان، عملکردهای مدیریت منابع انسانی دستخوش تغییر می شود این تغییر در صورتی م…

فناوری اطلاعاتمدیریت منابع انسانیساختار سازمان
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۲ ۵۴۶ مشاهده

تشخیص ناهنجاری مبتنی بر یادگیری ماشین برای شبکه های بیسیم نسل پنجم و فراتر از آن

امنیت سایبری در چند سال گذشته به طور فزاینده ای اهمیت یافته است و با افزایش استفاده گسترده از فناوری، جر…

تشخیص ناهنجاری شبکهشبکهی بیسیم ۵Gامنیت
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۲ ۵۲۶ مشاهده

مروری بر انواع منابع تولید پراکنده با هدف بررسی ظرفیت میزبانی شبکه توزیع

در سال های اخیر شبکه های توزیع انرژی الکتریکی با تحولاتی چون افزایش حضور منابع تولید پراکنده تجدیدپذیر و…

منابع تولید پراکندهشبکه توزیعظرفیت میزبانی